一種基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及氣象預(yù)報(bào)，尤其涉及一種基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 過去的一系列研宄表明，風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)是可行和有效的，但是目前各風(fēng)暴尺 度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的擾動方法還有待完善。如美國風(fēng)暴分析和預(yù)報(bào)中心（CAPS)的風(fēng)暴尺度 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，通過提高成員數(shù)和分辨率能夠提高預(yù)報(bào)評分，但是其集合擾動方案是固定 的，即各集合成員的初值擾動采用固定的擾動振幅，并且與特定的物理方案匹配；部分集合 成員的側(cè)邊界條件由NAM模式短期預(yù)報(bào)提供，成員間相同的側(cè)邊界條件將在一定程度上限 制離散度的發(fā)展；另一方面，該系統(tǒng)未考慮側(cè)邊界擾動與初值擾動間擾動尺度的不匹配問 題。上述典型問題在各風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中均有所體現(xiàn)，初值擾動、物理（參數(shù)）擾 動、側(cè)邊界擾動與初值擾動間的有機(jī)結(jié)合問題均對于風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)的成功與否起到關(guān) 鍵作用。
[0003] 由于初始誤差隨時(shí)間的演變在斜壓不穩(wěn)定和對流不穩(wěn)定中具有顯著地差異，中期 集合擾動方法構(gòu)造的初始擾動無法在對流系統(tǒng)中快速的增長，也即初始擾動結(jié)構(gòu)與風(fēng)暴系 統(tǒng)的發(fā)展不相適應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致集合成員離散度低于合理的水平；另一方面，風(fēng)暴尺度的初值 擾動和側(cè)邊界擾動的尺度不相適應(yīng)也將限制初始擾動和集合離散度的增長。多物理過程和 多模式集合有助于改善離散度問題，但是模式的微物理方案中的降水預(yù)報(bào)變量和微物理過 程的閾值條件判斷是不同的，對降水強(qiáng)度和落區(qū)范圍預(yù)報(bào)均有顯著地影響，針對實(shí)時(shí)發(fā)生 的不同類型風(fēng)暴系統(tǒng)，采用固定不變的集合配置組合性地選取不同模式微物理方案是盲目 的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明目的在于克服以上現(xiàn)有技術(shù)之不足，提供一種基于集合資料同化技術(shù)的初 始擾動方法，具體有以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
[0005] 所述基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法，基于WRF3DVAR同化系統(tǒng)，包括如下 步驟：
[0006] 1)將擾動信息構(gòu)造WRFDA3D_Var的三個集合分量：擾動的觀測集合、來自于風(fēng)暴 尺度集合預(yù)報(bào)短期預(yù)報(bào)的背景條件集合以及以觀測形式被同化的全球集合預(yù)報(bào)初始條件 集合，通過迭代的方法極小化代價(jià)函數(shù)來獲取統(tǒng)計(jì)最優(yōu)的真實(shí)大氣狀態(tài)的估計(jì)值X，X的代 價(jià)函數(shù)J如式⑴所示，
[0007]
[0008] 其中，J表示代價(jià)函數(shù)，B表示背景誤差協(xié)方差，R表示被觀測誤差協(xié)方差，y°表示 觀測，H(X)表示模式對y°的預(yù)報(bào)；
[0009] 2)設(shè)定不相關(guān)的全球集合預(yù)報(bào)初始條件，則新的代價(jià)函數(shù)將表示為：
[0010]
[0011] 其中，xls表示準(zhǔn)觀測矩陣，為xls的經(jīng)過去相關(guān)處理的矩陣，下標(biāo)i表示第i個 集合成員，H是將Xi插值到X;格點(diǎn)上的線性算子，R#為單位矩陣。
[0012] 3)在WRF3DVAR同化系統(tǒng)中加入新觀測，如式⑶所示，新觀測的梯度如式⑷所 示，
[0013]
[0014]
[0015] 4)從ECMWF的全球尺度集合預(yù)報(bào)中提取多個包含各個氣象要素的垂直廓線，并將 所述垂直廓線按WRF3DVAR所用的prebuff格式進(jìn)行輸出；
[0016] 5)為每個集合成員都運(yùn)行一次步驟3)中所述新觀測的WRF3DVAR同化系統(tǒng)，同化 觀測集合和大尺度模式場的集合，生成進(jìn)行集合預(yù)報(bào)的最終集合成員。
[0017] 所述基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法的進(jìn)一步設(shè)計(jì)在于，所述新觀測中包 括& 3的I/O代碼、代價(jià)函數(shù)的代碼、以及開關(guān)、檢驗(yàn)、和錯誤判斷的功能性的程序代碼。
[0018] 所述基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法的進(jìn)一步設(shè)計(jì)在于，所述步驟3)中 乂 13的擾動誤差協(xié)方差矩陣R通過使用特征值分解方式實(shí)現(xiàn)R的逆的計(jì)算。
[0019] 所述基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法的進(jìn)一步設(shè)計(jì)在于，所述R的特征值 分解如式（5)、式（6)所示，
[0020] r= (xlsvTr_1/2)r(xlsvTr_1/2)T (5)
[0021] R1/2=X1sVt (6)
[0022] 所述基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法的進(jìn)一步設(shè)計(jì)在于，所述步驟1)中 的擾動信息通過網(wǎng)上下載獲取，包括變量U、V、T、Q，其中U、V為水平風(fēng)分量，T為溫度，Q為 水汽混合比。
[0023] 所述基于集合資料同化技術(shù)的初始擾動方法的進(jìn)一步設(shè)計(jì)在于，所述步驟2)中 包括對X1=做去相關(guān)處理操作，如式（7)所示，
[0024]
(7)
[0025] 所述X〗按WRF3DVAR所用的prebuff格式進(jìn)行輸出，通過WRF3DVAR直接按常規(guī)觀 測讀入X〗數(shù)據(jù)。
[0026] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)如下：
[0027] 本發(fā)明構(gòu)造集合資料同化的三個集合分量：擾動的觀測集合；來自于風(fēng)暴尺度集 合預(yù)報(bào)短期預(yù)報(bào)的背景條件集合；以觀測形式被同化的全球集合預(yù)報(bào)初始條件集合。其中， 為準(zhǔn)確地得到大尺度信息，將在三維變分資料同化的代價(jià)函數(shù)中引入新的觀測J。項(xiàng)，用于 同化全球集合預(yù)報(bào)的初始條件。采用集合變分同化方法得到的集合成員能夠?qū)L(fēng)暴尺度和 大尺度的擾動信息有機(jī)地結(jié)合起來，同時(shí)，代價(jià)函數(shù)以模式為動力約束，使得集合擾動具有 物理和動力的協(xié)調(diào)性，并且使初始擾動和側(cè)邊界擾動相互協(xié)調(diào)一致。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面對本發(fā)明方案進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0029] 該方法包括如下步驟：
[0030]1)將擾動信息構(gòu)造WRFDA3D-Var的三個集合分量：擾動的觀測集合、來自于風(fēng)暴 尺度集合預(yù)報(bào)短期預(yù)報(bào)的背景條件集合以及以觀測形式被同化的全球集合預(yù)報(bào)初始條件 集合，通過迭代的方法極小化代價(jià)函數(shù)來獲取統(tǒng)計(jì)最優(yōu)的真實(shí)大氣狀態(tài)的估計(jì)值X，X的代 價(jià)函數(shù)J如式⑴所示，
[0031]
[0032] 其中，J表示代價(jià)函數(shù)，B表示背景誤差協(xié)方差，R表示被觀測誤差協(xié)方差，y°表示 觀測，H(X)表示模式對y°的預(yù)報(bào)；
[0033] 2)設(shè)定不相關(guān)的全球集合預(yù)報(bào)初始條件，則新的代價(jià)函數(shù)將表示為：
[0034]
[0035] 其中，Xls表示準(zhǔn)觀測矩陣，為Xls的經(jīng)過去相關(guān)處理的矩陣，下標(biāo)i表示第i個 集合成員，H是將\插值到X；；格點(diǎn)上的線性算子，R#為單位矩陣。
[0036] 3)在WRF3DVAR同化系統(tǒng)中加入新觀測，如式（3)所示，新觀測的梯度如式⑷所 示，
[0037]
[0038] (4)〇
[0039] 4)從ECMWF的全球尺度集合預(yù)報(bào)中提取多個包含各個氣象要素的垂直廓線，并將 所述垂直廓線按WRF3DVAR所用的prebuff格式進(jìn)行輸出；
[0040] 5)為每個集合成員都運(yùn)行一次步驟3)中所述新觀測的WRF3DVAR同化系統(tǒng)，同化 觀測集合和大尺度模式場的集合，生成進(jìn)行集合預(yù)報(bào)的最終集合成員。
[0041] 以下給出一具體實(shí)施例：
[0042] (I. 1)首先進(jìn)入http://nomads.ncdc.noaa.gov/data.php?name=access，查 找GENSONCDC的002格式的集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，水平分辨率1°。點(diǎn)擊FTP或HTTP進(jìn)入http: // nomads,ncdc.noaa.gov/data/gens/進(jìn)行下載。網(wǎng)站內(nèi)數(shù)據(jù)按年月日分目錄存放。一共21 個集合成員，每6小時(shí)一次。進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)時(shí)，僅需下載最新一個時(shí)次的21個成員的數(shù)據(jù)。 將預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)劃分成WRFDA3D-Var的三個集合分量：擾動的觀測集合、來自于風(fēng)暴尺度集合